城市道路车辆行为识别方法研究

摘要：

为了提高城市道路驾驶的安全性,提出一种基于混合高斯隐马尔科夫模型的城市道路车辆行为识别方法.首先通过仿真平台获取城市三车道道路场景的车辆运动轨迹信息和车辆信息并对其进行数据处理和特征提取,选取目标车辆车头中心与初始所在车道右侧车道线的距离,以及目标车辆纵向和横向速度作为特征参数,再通过鲍姆-韦尔奇算法对模型参数进行训练迭代更新,最后结合前后向算法实现城市道路车辆行为的识别.仿真结果表明,采用混合高斯隐马尔科夫模型对城市道路车辆行为进行识别具有较高的精度.

关键词：混合高斯隐马尔科夫模型、车辆行为识别、鲍姆-韦尔奇算法、前后向算法

所属期刊栏目：47

分类号：TN929.5

资助基金：国家自然科学基金;基于多域信息联合利用的空地融合频谱共享研究;中国博士后科学基金会纵向项目

在线出版日期：2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：38-43